株式会社ジョブサポートは、直近2年間で新卒・若手エンジニアのOJT指導を担当した1,004人を対象に、「新人エンジニアの生成AI利用実態と指導負担」に関する調査を実施しました。

本調査の結果、新人エンジニアの約9割が業務で生成AIを活用していることが明らかになりました。

• 生成AI活用率：新人エンジニアの約9割が生成AIを日常的に活用している
• エラー対応力の課題：生成AIが出したコードのエラーを、自力で解決できない新人が増加している
• 根本原因：読解力（リーディングスキル）の不足が、AIの出力を正しく理解・検証できない一因になっている
• 指導負担への影響：OJT担当者の約80％が、指導負担の増加を実感している

生成AIの普及により、未経験エンジニアであっても一定水準のアウトプットを出せる環境が整いました。しかしその裏側では、「自走できない」「AIの出力を理解しないまま使ってしまう」といった新たな課題が、多くの企業のOJT現場で顕在化しています。

本記事では、1,004人規模の実態調査データをもとに、生成AI時代における新人エンジニア研修の課題と、その具体的な対策を解説します。

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調査の結果、新人エンジニアの約9割が生成AIを日常的に業務で活用していることがわかりました。

生成AIの主な用途3つ

• コード生成：関数やクラスなど、コードの雛形を生成AIに書かせる
• エラー解決：発生したエラーメッセージをAIに入力し、修正案を得る
• 調査・情報収集：わからない用語や仕様をAIに質問し、概要を把握する

生成AIが新人育成にもたらすメリット

生成AIの活用により、これまで時間のかかっていた作業を大幅に効率化できるようになりました。特に未経験のエンジニアにとっては、学習のハードルを下げ、「まず手を動かしてみる」というきっかけを作る重要なツールになっています。

しかし、この「手軽さ」が次章で解説する新たな課題の起点にもなっています。

現場では、生成AIを使ったエラー対応において、次のような状態が増えています。

「解決」はできても「理解」していない3つの兆候

• エラー内容を読まずAIに投げる：エラーメッセージを自分で読解する前に、そのままAIへ貼り付けて修正案を求める
• 解決しても再現できない：同じエラーが再発した時、前回と同じ手順で自力対応できない
• 表面的な理解で止まる：修正コードは動いても、なぜそのコードで解決したのかを説明できない

つまり、エラーは「解決」できても「理解」ができていない状態です。

短期的な成果と中長期的な成長のギャップ

この状態は、短期的には成果が出ているように見えても、中長期的な成長にはつながりません。結果として現場配属後に自走できず、OJT担当者への依存が増加するというサイクルが生まれます。

この問題の本質は、生成AIそのものではありません。利用者側の「読解力」の不足にあります。

読解力不足が引き起こす3つの状態

• エラーメッセージを正しく読めない：英文や専門用語を含むエラー文を、要点を押さえて読み取れない
• 公式ドキュメントを理解できない：仕様書やAPIドキュメントに書かれている前提や制約を正確に解釈できない
• 前提条件を読み取れない：タスクの背景や制約条件を汲み取れず、的外れな対応をしてしまう

生成AIは「回答を提示するツール」にすぎない

生成AIは、あくまで「回答を提示するツール」です。その回答を理解して応用できるかは、利用者自身の読解力に依存します。読解力が不足した状態では、AIの出力は「答え」ではなく、中身のわからない「ブラックボックス」になってしまいます。

AIは「優秀な先輩」、しかし読まなければ意味がない

生成AIは、優秀な先輩のような存在です。しかし、先輩がどれだけ丁寧に長文で説明しても、最後まで読まずに勘違いをしてたら結果は変わりません。生成AIを使いこなすためには、テクニックやプロンプトの工夫以上に「説明を正しく理解する力」、つまり読解力そのものが必要なのです。

生成AIは非常に便利なツールですが、使い方によっては新人エンジニアの成長を阻害する側面も持ち合わせています。

成長を阻害する3つの要因

• 試行錯誤の機会が減る：正解にすぐ辿り着けるため、自分で仮説を立てて検証するプロセスが失われる
• 思考プロセスを省略してしまう：「なぜそうなるのか」を考える前に、AIの回答をそのまま採用してしまう
• 文脈理解を飛ばして結果だけを得る：背景や仕様を理解しないまま、動くコードという結果だけを手に入れてしまう

「考えれば分かる問題」を考えなくなるリスク

この3つの要因が重なることで、本来「考えれば分かるはずの問題」を考えなくなり、基礎力の定着が遅れていきます。

重要なのは、生成AIを使うこと自体ではありません。「どのように使うか」です。

新人エンジニアの「解決はできても理解していない」状態は、現場のOJT担当者にも次のような形で影響を与えています。

OJT担当者にのしかかる3つの負担

• 同じような質問が繰り返される：一度説明した内容も、理解が定着せず同様の質問が再発する
• 前提知識の説明から必要になる：エラーやドキュメントの内容そのものより先に、読み解くための前提知識から教える必要が生じる
• 指導に時間がかかる：一つの課題解決にかかる説明時間が、想定より長くなる

その結果、本来の業務に割ける時間が減少して組織全体の生産性低下につながるケースも見られます。

組織全体の生産性低下という副作用

この結果、OJT担当者が本来の業務に割けるはずの時間が減少し、組織全体の生産性低下につながるケースも見られます。

OJT担当者の負担増加は個人の負荷だけではありません。実際に、約70%のOJT担当者が「離職・異動を考えたことがある」と回答しており、組織全体の人材流出リスクにも直結する課題です。詳細調査データはこちら

読解力の課題が新人研修中や配属直後に発見される場合、まだ対処のしようがあります。問題が気づかれないまま年数だけを重ねてしまうケースです。

読解力不足が招く3つの実態

①指示の意図を正しく理解できない
指示を誤解したまま着手、一通り完了させたあとにやり直し(手戻り)が発生します。結果として、作業時間が本来の2倍以上に膨らみます。

②前提や背景を読み取れない
調べても理解できず、上司や先輩に依存する状態になります。同じ質問が繰り返され、本人だけでなく周囲の時間も奪われます。

③自分の理解が正しいか判断できない
「分かりました」と答えても改善が見られません。何が問題かを本人が理解していないため、同じミスを繰り返し、フィードバックが機能しなくなります。

「経験3年」ではなく「経験1年の3回繰り返し」になる理由

本来の成長プロセスは、次のように進みます。

経験 → 学習 → 改善 → 成長

しかし読解力が不足した状態では、次のようになります。

経験 → 誤解 → 固定化 → 繰り返し

その結果、表面上は「経験3年」であっても、実態は「経験1年を3回繰り返している状態」に近くなります。

なぜ読解力不足は改善されないのか

一見すると「スキル不足」に見えるこれらの問題ですが、読解力の問題が厄介なのは、本人が「理解できていないこと」自体に気づけない点にあります。

自分の理解のズレに気づくには、次の2つの力が必要です。

• 自分の行動を客観視する力
• 他者からの指摘を受けて修正する力

この力が弱いと、次のような状態に陥ります。

• 誤解したまま作業を進める
• 指摘されても腹落ちしない
• 防衛的になり、指摘を認めない

つまり本人が「認めない」のではなく、「認められる状態にない」というのが実態に近い表現です。

エンジニア職に限らない、組織横断的な課題

この問題は、エンジニア職に限りません。営業・事務・企画など、あらゆる職種に読解力の低い人材が存在する可能性があります。しかし「なぜ指示が理解されないのか」「なぜ同じミスを繰り返すのか」という問いは、多くの現場で部門を越えて共有されないまま放置されています。

新人研修が、最も早く介入できるタイミングである理由

ジョブサポートの研修は、個別指導とグループワークを組み合わせたスタイルを採用しています。動画教材は使わず、「テキストを読んで自分で動く」場面を多く設計しているため、読解力の課題が表面化しやすい環境になっています。

つまり新人研修の段階こそ読解力の課題に最も早く、かつ現実的に介入できるタイミングだと言えます。

これまで見てきた課題に対して、ジョブサポートでは次の3つの対策が有効だと考えています。

①：理解する力(読解力)

コードを書く前に、「読む力」を鍛える研修設計が重要です。エラーメッセージやドキュメントを正しく理解するための訓練を、カリキュラムに組み込む必要があります。

②：問いを立てる力

生成AIを使いこなせるかどうかは、実はAIの操作スキルではなく、「良い質問を立てられるか」「回答を鵜呑みにせず検証できるか」という、AI以前の基礎力に左右されます。研修時に「何を」「どう質問するか」自分で考える力を、人とのやり取りを通じて鍛えます。

③：検証する力

AIや先輩から得た回答を鵜呑みにせず、自分の理解が本当に正しいかを自分で確かめる力です。アウトプットの正誤だけでなく「どのように考えたか」「どの情報を参照して判断したか」というプロセスを担当者が確認することで、この検証する力そのものを鍛えることができます。

ジョブサポートが解決できる理由

ジョブサポートは、創業時から「答えを教えず、考える支援をする」という方針を軸に指導を行ってきました。研修中は生成AIを使用せず、人とのやり取りを通じて「理解する力」「問いを立てる力」「検証する力」の3つを鍛えるアプローチです。この力は、配属後に生成AIと向き合う場面でもそのまま活かされます。

実際に、基礎を理解し自力でエラー調査ができる新人が配属された場合、約98%のOJT担当者が「負担は減る」と回答しています。

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